Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Maestro
При разработке мобильных приложений или end-to-end тестировании веба традиционные инструменты либо сложно настраивать и тяжело осваивать, либо тестовые скрипты легко ломаются при изменениях интерфейса — в итоге высокая стоимость поддержки.
Сегодня в GitHub Trending наткнулся на open-source фреймворк Maestro — тесты пишутся на простом YAML, и первый тест-кейс можно сделать буквально за 5 минут.
Поддерживает Android, iOS и веб-приложения, включая React Native, Flutter и другие фреймворки. Можно запускать на эмуляторах, реальных устройствах или в браузере. Есть встроенный механизм “умного ожидания”, который автоматически обрабатывает динамический UI — не нужно руками прописывать задержки.
Также есть визуальный редактор Maestro Studio: можно записывать пользовательские действия, инспектить элементы, визуально собирать тестовые сценарии, плюс есть встроенная AI-помощь для генерации тест-команд.
Настройка окружения максимально простая — установка одной командой, а тесты можно запускать сразу, без компиляции.
Подойдёт командам, которые часто делают UI-тестирование — помогает существенно сократить время на поддержку автотестов.
📁 Language: #Kotlin 77.3%
⭐️ Stars: 12.8k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
При разработке мобильных приложений или end-to-end тестировании веба традиционные инструменты либо сложно настраивать и тяжело осваивать, либо тестовые скрипты легко ломаются при изменениях интерфейса — в итоге высокая стоимость поддержки.
Сегодня в GitHub Trending наткнулся на open-source фреймворк Maestro — тесты пишутся на простом YAML, и первый тест-кейс можно сделать буквально за 5 минут.
Поддерживает Android, iOS и веб-приложения, включая React Native, Flutter и другие фреймворки. Можно запускать на эмуляторах, реальных устройствах или в браузере. Есть встроенный механизм “умного ожидания”, который автоматически обрабатывает динамический UI — не нужно руками прописывать задержки.
Также есть визуальный редактор Maestro Studio: можно записывать пользовательские действия, инспектить элементы, визуально собирать тестовые сценарии, плюс есть встроенная AI-помощь для генерации тест-команд.
Настройка окружения максимально простая — установка одной командой, а тесты можно запускать сразу, без компиляции.
Подойдёт командам, которые часто делают UI-тестирование — помогает существенно сократить время на поддержку автотестов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤5🌚1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
HyperAgent
При написании автотестов или парсеров с использованием классического Playwright часто приходится постоянно поддерживать различные селекторы элементов.
Стоит лишь немного измениться структуре целевой страницы — и существующие скрипты начинают падать и перестают работать, а их поддержка становится довольно трудозатратной.
Недавно на GitHub наткнулся на open-source проект HyperAgent, который изящно объединяет Playwright с большими языковыми моделями.
Он позволяет управлять браузером с помощью естественного языка и выполнять сложные задачи автоматизации без необходимости писать кучу хрупкого кода с селекторами.
Поддерживает как одношаговые операции (быстро и дёшево), так и сложные многошаговые сценарии, включая визуальное понимание и адаптивную подстройку.
Также есть встроенное кеширование действий: записанный один раз workflow можно воспроизводить повторно без необходимости каждый раз обращаться к LLM.
На низком уровне используется напрямую Chrome DevTools Protocol, что обеспечивает более точное выполнение действий, автоматическую фильтрацию рекламных фреймов и поддержку работы с глубоко вложенными iframe.
Кроме того, есть поддержка облачного масштабирования: через Hyperbrowser можно быстро развернуть сотни сессий, а также интегрироваться с MCP-инструментами для построения полноценных workflow.
Если вы используете Playwright для автоматизации тестирования или сбора данных и устали от постоянной поддержки селекторов — этот проект определённо стоит попробовать.
📁 Language: #TypeScript 97.2%
⭐️ Stars: 1.1k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
При написании автотестов или парсеров с использованием классического Playwright часто приходится постоянно поддерживать различные селекторы элементов.
Стоит лишь немного измениться структуре целевой страницы — и существующие скрипты начинают падать и перестают работать, а их поддержка становится довольно трудозатратной.
Недавно на GitHub наткнулся на open-source проект HyperAgent, который изящно объединяет Playwright с большими языковыми моделями.
Он позволяет управлять браузером с помощью естественного языка и выполнять сложные задачи автоматизации без необходимости писать кучу хрупкого кода с селекторами.
Поддерживает как одношаговые операции (быстро и дёшево), так и сложные многошаговые сценарии, включая визуальное понимание и адаптивную подстройку.
Также есть встроенное кеширование действий: записанный один раз workflow можно воспроизводить повторно без необходимости каждый раз обращаться к LLM.
На низком уровне используется напрямую Chrome DevTools Protocol, что обеспечивает более точное выполнение действий, автоматическую фильтрацию рекламных фреймов и поддержку работы с глубоко вложенными iframe.
Кроме того, есть поддержка облачного масштабирования: через Hyperbrowser можно быстро развернуть сотни сессий, а также интегрироваться с MCP-инструментами для построения полноценных workflow.
Если вы используете Playwright для автоматизации тестирования или сбора данных и устали от постоянной поддержки селекторов — этот проект определённо стоит попробовать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2
tennis
Это инструмент командной строки для отображения CSV-таблиц в терминале с улучшенным форматированием.
Он поддерживает автоматическое определение ширины колонок и выравнивание данных для лучшей читаемости.
Программа позволяет настраивать стили границ и разделителей, а также поддерживает цветовое выделение для улучшения визуального восприятия.
📁 Language: #Zig 92.7%
⭐️ Stars: 375
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Это инструмент командной строки для отображения CSV-таблиц в терминале с улучшенным форматированием.
Он поддерживает автоматическое определение ширины колонок и выравнивание данных для лучшей читаемости.
Программа позволяет настраивать стили границ и разделителей, а также поддерживает цветовое выделение для улучшения визуального восприятия.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍5
Стань стажером-разработчиком Frontend/Fullstack в Яндексе
Реализуйте новые фичи и интерфейсы в приложении Умного Дома, пишите веб‑приложения для роботов‑доставщиков и автономных машин, участвуйте в развитии международных финтех‑стартапов Yango Pay и Buy&Sell, создавайте геймификацию на трекинге заказа в Яндекс Лавке и Яндекс Карты нового поколения.
Фронтенд-разработчику необходимо:
— уверенно владеть HTML, CSS и основами JavaScript
— иметь опыт взаимодействия с TypeScript, React и SSR. Как преимущество: понимать основы Git, Docker, написания тестов
— обладать базовыми техническими навыками.
Фулстек-разработчику необходимо:
— иметь опыт с Node.js
— понимать основы CI/CD, баз данных, WebSocket, REST API или GraphQL
— знать основы Python или Go.
Стажировка официально оформляется, оплачивается, имеет гибкий график и предлагает оплату проезда и проживания для студентов из других городов.
Станьте частью одной из команд фронтенд или фулстек разработчиков в Яндексе — оставляйте заявку.
Реализуйте новые фичи и интерфейсы в приложении Умного Дома, пишите веб‑приложения для роботов‑доставщиков и автономных машин, участвуйте в развитии международных финтех‑стартапов Yango Pay и Buy&Sell, создавайте геймификацию на трекинге заказа в Яндекс Лавке и Яндекс Карты нового поколения.
Фронтенд-разработчику необходимо:
— уверенно владеть HTML, CSS и основами JavaScript
— иметь опыт взаимодействия с TypeScript, React и SSR. Как преимущество: понимать основы Git, Docker, написания тестов
— обладать базовыми техническими навыками.
Фулстек-разработчику необходимо:
— иметь опыт с Node.js
— понимать основы CI/CD, баз данных, WebSocket, REST API или GraphQL
— знать основы Python или Go.
Стажировка официально оформляется, оплачивается, имеет гибкий график и предлагает оплату проезда и проживания для студентов из других городов.
Станьте частью одной из команд фронтенд или фулстек разработчиков в Яндексе — оставляйте заявку.
❤4😁4🌭1
collab-public
Обычно, когда используешь AI-ассистентов для программирования, постоянно приходится переключаться между терминалом, редактором и документацией — из-за этого легко теряется ход мысли.
Недавно на GitHub наткнулся на Collaborator — end-to-end рабочее пространство, специально спроектированное для разработки Agent’ов.
При запуске — это бесконечный canvas, где терминал, контекстные файлы и выполняемый код разложены в одном интерфейсе.
Двойной клик по пустому месту создаёт новый терминал для запуска Agent’а, а файлы можно перетаскивать из сайдбара — сразу открываются для предпросмотра или редактирования.
Это избавляет от постоянного переключения между окнами и вкладками, позволяя AI и коду работать бок о бок.
Сейчас проект находится на ранней стадии и активно развивается, пока поддерживаются только устройства на macOS с Apple Silicon.
Есть скрипт для установки в один клик, терминал под капотом работает на tmux, все данные сохраняются локально.
Подойдёт тем, кто часто экспериментирует с разработкой AI-агентов — стоит попробовать, чтобы прочувствовать такой иммерсивный ритм кодинга.
📁 Language: #TypeScript 73.7%
⭐️ Stars: 1.2k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Обычно, когда используешь AI-ассистентов для программирования, постоянно приходится переключаться между терминалом, редактором и документацией — из-за этого легко теряется ход мысли.
Недавно на GitHub наткнулся на Collaborator — end-to-end рабочее пространство, специально спроектированное для разработки Agent’ов.
При запуске — это бесконечный canvas, где терминал, контекстные файлы и выполняемый код разложены в одном интерфейсе.
Двойной клик по пустому месту создаёт новый терминал для запуска Agent’а, а файлы можно перетаскивать из сайдбара — сразу открываются для предпросмотра или редактирования.
Это избавляет от постоянного переключения между окнами и вкладками, позволяя AI и коду работать бок о бок.
Сейчас проект находится на ранней стадии и активно развивается, пока поддерживаются только устройства на macOS с Apple Silicon.
Есть скрипт для установки в один клик, терминал под капотом работает на tmux, все данные сохраняются локально.
Подойдёт тем, кто часто экспериментирует с разработкой AI-агентов — стоит попробовать, чтобы прочувствовать такой иммерсивный ритм кодинга.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🤔1
alexandria-audiobook
Слушать аудиокниги удобно, но если нужно конвертировать имеющийся роман или электронную книгу в аудиоформат, большинство инструментов выдают «механический» голос с одним тембром — без разделения персонажей и эмоциональной выразительности.
Недавно наткнулся на open-source проект Alexandria Audiobook Generator, который с помощью AI автоматически размечает текст и генерирует аудиокнигу с озвучкой нескольких персонажей. Сначала большая модель парсит весь текст книги, точно разделяя нарратив (описание) и реплики разных персонажей, а также проставляет эмоциональные теги.
В проект встроен локальный TTS-движок: поддерживаются разные языки, а такие вещи, как вздохи, смех и прочие паралингвистические элементы, воспроизводятся естественно с учётом контекста.
Есть удобный UI, где можно назначать разные голоса для каждого персонажа; также поддерживается клонирование голоса по короткому аудио-сэмплу (буквально несколько секунд).
Поддерживается one-click локальный деплой — без необходимости использовать внешние голосовые сервисы, всё работает полностью на локальной машине.
На выходе можно экспортировать аудиокнигу в формате M4B с главами или в виде многодорожечного аудио. Отличный вариант для тех, кто любит аудиокниги или занимается созданием аудиоконтента.
📁 Language: #Python 58.3%
⭐️ Stars: 422
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Слушать аудиокниги удобно, но если нужно конвертировать имеющийся роман или электронную книгу в аудиоформат, большинство инструментов выдают «механический» голос с одним тембром — без разделения персонажей и эмоциональной выразительности.
Недавно наткнулся на open-source проект Alexandria Audiobook Generator, который с помощью AI автоматически размечает текст и генерирует аудиокнигу с озвучкой нескольких персонажей. Сначала большая модель парсит весь текст книги, точно разделяя нарратив (описание) и реплики разных персонажей, а также проставляет эмоциональные теги.
В проект встроен локальный TTS-движок: поддерживаются разные языки, а такие вещи, как вздохи, смех и прочие паралингвистические элементы, воспроизводятся естественно с учётом контекста.
Есть удобный UI, где можно назначать разные голоса для каждого персонажа; также поддерживается клонирование голоса по короткому аудио-сэмплу (буквально несколько секунд).
Поддерживается one-click локальный деплой — без необходимости использовать внешние голосовые сервисы, всё работает полностью на локальной машине.
На выходе можно экспортировать аудиокнигу в формате M4B с главами или в виде многодорожечного аудио. Отличный вариант для тех, кто любит аудиокниги или занимается созданием аудиоконтента.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤1😁1
alexandria-audiobook
Слушать аудиокниги удобно, но если нужно конвертировать имеющийся роман или электронную книгу в аудиоформат, большинство инструментов выдают «механический» голос с одним тембром — без разделения персонажей и эмоциональной выразительности.
Недавно наткнулся на open-source проект Alexandria Audiobook Generator, который с помощью AI автоматически размечает текст и генерирует аудиокнигу с озвучкой нескольких персонажей. Сначала большая модель парсит весь текст книги, точно разделяя нарратив (описание) и реплики разных персонажей, а также проставляет эмоциональные теги.
В проект встроен локальный TTS-движок: поддерживаются разные языки, а такие вещи, как вздохи, смех и прочие паралингвистические элементы, воспроизводятся естественно с учётом контекста.
Есть удобный UI, где можно назначать разные голоса для каждого персонажа; также поддерживается клонирование голоса по короткому аудио-сэмплу (буквально несколько секунд).
Поддерживается one-click локальный деплой — без необходимости использовать внешние голосовые сервисы, всё работает полностью на локальной машине.
На выходе можно экспортировать аудиокнигу в формате M4B с главами или в виде многодорожечного аудио. Отличный вариант для тех, кто любит аудиокниги или занимается созданием аудиоконтента.
📁 Language: #Python 58.3%
⭐️ Stars: 422
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Слушать аудиокниги удобно, но если нужно конвертировать имеющийся роман или электронную книгу в аудиоформат, большинство инструментов выдают «механический» голос с одним тембром — без разделения персонажей и эмоциональной выразительности.
Недавно наткнулся на open-source проект Alexandria Audiobook Generator, который с помощью AI автоматически размечает текст и генерирует аудиокнигу с озвучкой нескольких персонажей. Сначала большая модель парсит весь текст книги, точно разделяя нарратив (описание) и реплики разных персонажей, а также проставляет эмоциональные теги.
В проект встроен локальный TTS-движок: поддерживаются разные языки, а такие вещи, как вздохи, смех и прочие паралингвистические элементы, воспроизводятся естественно с учётом контекста.
Есть удобный UI, где можно назначать разные голоса для каждого персонажа; также поддерживается клонирование голоса по короткому аудио-сэмплу (буквально несколько секунд).
Поддерживается one-click локальный деплой — без необходимости использовать внешние голосовые сервисы, всё работает полностью на локальной машине.
На выходе можно экспортировать аудиокнигу в формате M4B с главами или в виде многодорожечного аудио. Отличный вариант для тех, кто любит аудиокниги или занимается созданием аудиоконтента.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💊6👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
mockd
mockd — это однофайловый многопротокольный API mock-сервер на Go, который, похоже, хочет сразу «поглотить весь зоопарк mock-инструментов».
HTTP, gRPC, GraphQL, WebSocket, MQTT, SSE, SOAP — всё в одном месте. Но действительно обращает на себя внимание не столько количество протоколов, сколько то, что туда ещё впихнули import, record/replay, stateful CRUD, dashboard и cloud tunnel.
📁 Language: #Go 99.5%
⭐️ Stars: 66
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
mockd — это однофайловый многопротокольный API mock-сервер на Go, который, похоже, хочет сразу «поглотить весь зоопарк mock-инструментов».
HTTP, gRPC, GraphQL, WebSocket, MQTT, SSE, SOAP — всё в одном месте. Но действительно обращает на себя внимание не столько количество протоколов, сколько то, что туда ещё впихнули import, record/replay, stateful CRUD, dashboard и cloud tunnel.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
ui-ux-pro-max-skill
Когда пишешь фронтенд-код с помощью AI, интерфейсы получаются однотипными: устаревшие цветовые схемы, хаотичная верстка. Хочется сделать красиво, но нет навыков дизайна — в итоге сплошная головная боль.
Случайно наткнулся на open-source проект UI UX Pro Max — ощущение, будто нашёл его слишком поздно. Уже набрал более 50 000 .
После установки это фактически как добавить AI-код-ассистенту «мозг» профессионального дизайнера: он автоматически генерирует полноценные дизайн-решения.
Достаточно описать тип проекта — и он, исходя из особенностей индустрии, автоматически подбирает цветовую палитру, шрифты, лейаут страниц и стиль взаимодействия, выдавая готовую дизайн-систему.
Внутри — 161 правило дизайна для разных индустрий: от SaaS, финансов и медицины до e-commerce и гейминга. Плюс подсказывает, какие решения считаются антипаттернами и каких «граблей» лучше избегать.
Также доступны 67 стилей интерфейса и 57 наборов шрифтовых пар — не нужно вручную всё подбирать.
Поддерживает более десятка популярных AI-инструментов для программирования, включая Claude Code, Cursor и другие. Устанавливается одной командой и автоматически активируется при написании кода.
Если ты часто используешь AI для фронтенда, но страдаешь от слабого визуала — этот набор скиллов избавит от постоянной правки стилей.
📁 Language: #Python 77.9%
⭐️ Stars: 50.7k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Когда пишешь фронтенд-код с помощью AI, интерфейсы получаются однотипными: устаревшие цветовые схемы, хаотичная верстка. Хочется сделать красиво, но нет навыков дизайна — в итоге сплошная головная боль.
Случайно наткнулся на open-source проект UI UX Pro Max — ощущение, будто нашёл его слишком поздно. Уже набрал более 50 000 .
После установки это фактически как добавить AI-код-ассистенту «мозг» профессионального дизайнера: он автоматически генерирует полноценные дизайн-решения.
Достаточно описать тип проекта — и он, исходя из особенностей индустрии, автоматически подбирает цветовую палитру, шрифты, лейаут страниц и стиль взаимодействия, выдавая готовую дизайн-систему.
Внутри — 161 правило дизайна для разных индустрий: от SaaS, финансов и медицины до e-commerce и гейминга. Плюс подсказывает, какие решения считаются антипаттернами и каких «граблей» лучше избегать.
Также доступны 67 стилей интерфейса и 57 наборов шрифтовых пар — не нужно вручную всё подбирать.
Поддерживает более десятка популярных AI-инструментов для программирования, включая Claude Code, Cursor и другие. Устанавливается одной командой и автоматически активируется при написании кода.
Если ты часто используешь AI для фронтенда, но страдаешь от слабого визуала — этот набор скиллов избавит от постоянной правки стилей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🏆3👍2❤1